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1.
主要研究用于分布式语音识别(DSR)的语音参数的提取方法以及参数性能分析。以前所用到的语音参数大部分是LPC倒谱参数,但其抗噪声性能较差。文中主要讨论了MEL倒谱参数,并在移动通信环境下,比较了两者的性能。 相似文献
2.
倒谱盲均衡算法的关键是建立信号的倒谱与信道参数之间的关系方程,然后以解方程的方式获得信道参数。阐述了基于倒谱盲均衡器的基本构成和工作原理,分析了其特点,推导了基于四阶倒谱盲均衡器的传输函数,给出了均衡器的结构形式。 相似文献
3.
分组网络环境下的实时语音质量客观评价 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种利用前馈随机神经网络在分组网络中进行实时语音质量评价的新方法.从接收到的语音分组中提取美尔频率倒谱系数向量,利用实时传输控制协议计算语音分组传输过程中的丢包率、延迟和抖动,构成网络传输参数向量.将随机神经元组织成具有1个输入层、1个隐含层和1个输出层的3层前馈网络结构,再以上述2种向量作为输入的多类别信号,以相应的主观平均意见(MOS)评分值作为输出对网络进行训练,从而获得稳定的权值矩阵.利用训练过的网络进行多类别信号的语音质量评分映射,并将映射结果与MOS进行二次多项式拟合,得到最终的语音质量评分值.实验表明,所提算法与主观评价之间的平均相关度可达到0.881. 相似文献
4.
为了研究模糊聚类算法在高斯混合模型(GMM)参数获取方面的应用,采用模糊C均值算法(FCM)进行语音特征矢量的聚类,并结合Tabu搜索算法得到全局最优的聚类结果,进一步用EM算法得到GMM模型参数.使用TIMIT数据库中的语音进行测试,开集和闭集说话人辨认实验都表明,该方法获取的GMM参数比普通EM算法获得的GMM模型参数性能更优,能有效降低说话人辨认系统的误识率. 相似文献
5.
刘承玺 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》1989,(4)
介绍一个计算以TMS32020信号处理器为主,由IBM—PC/XT机控制的定人口令实时识别系统。算法原理是由线性预测编码(LPC)系数转换为倒频谱(CEP)参数;在模式识别中,采用两级匹配法。由于算法的优化和高速处理芯片(TMS32020)的运用,识别率和识别速度均较高,实验结果是:10个数字(0—9)的识别率约为99.5%;50单词的识别率约为98.5%:识别时间小于0.5s。 相似文献
6.
话者识别系统中语音特征参数的研究与仿真 总被引:18,自引:0,他引:18
在说话者识别系统中,提取反映说话者个性的语音信号特征参数是系统的关键问题之一.研究并提取了几种重要的语音特征参数,包括线性预测倒谱系数、美尔倒谱系数、语音动态参数等,对这些参数进行了分析和比较,并研究了将多种参数组合使用对识别系统性能的影响.通过仿真和实验,证明混合参数识别方法能使话者识别系统的正确识别率有明显的提高。 相似文献
7.
大多数去混响的算法都是基于短时分析,不可避免地带来了截断效应;如果对混响语音进行逆滤波,则要求房间冲激响应满足最小相位.本文提出了一种针对单通道的语音长时分帧的去混响算法.算法采用长时帧分析,有效减小了截断效应的影响.首先对混响语音信号进行长时分帧计算其最小相位分量倒谱,然后根据纯净语音和房间冲激响应倒谱的不同分布,在倒谱域阻带滤波得到去混响语音最小相位分量的估计,根据最小相位倒谱理论,进而可以估计出去混响语音频域的模,最后利用人耳对相位信息的不敏感性,用估计的去混响语音的模和混响语音的相位合成,傅里叶反变换得到去混响语音时域波形.实验表明,该算法有良好的去混响效果. 相似文献
8.
基于倒频谱分析技术原理及航空发动机振动状态特征,探讨了倒谱在航空发动机振动分析中的应用。采用倒谱技术对实际发动机振动数据进行了分析,结果表明倒频谱分析技术应用于航空发动机振动分析,可以有效分离传递通道影响并从复杂的频谱中提取出特征频率。 相似文献
9.
使用违法鸣笛辅助执法设备监测城市交通中汽车鸣喇叭事件的发生,可以有效地治理扰民的喇叭噪声,汽车鸣喇叭声的识别方法是其关键.为了准确高效地在交通噪声里识别出汽车鸣喇叭声,采用支持向量机(support vector machine,SVM)作为喇叭声和交通噪声的二分类器,针对汽车喇叭声的谐波特征分布特点,提取其梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)作为特征向量,并分析MFCC的梅尔滤波器个数及特征维数对识别效果的影响.实验结果表明,通过增加MFCC特征中梅尔滤波器个数及特征维数可以改善识别效果,信噪比越低越明显. 相似文献
10.
汉语方言的辨识能为案件侦破提供重要的线索,为了对贵州方言进行辨识,本文设计并实现了贵州方言辨识系统,该系统采用Client/Server与Browser/Server相结合的架构,其用户端采用Matlab实现并具有改进的长短期记忆神经网络算法,主要用于方言的辨识和方言语音样本的采集。方言样本采集于贵州省6个地区,首先提取语音样本与口头禅的梅尔频率倒谱系数MFCC,然后每份语音样本MFCC后面加上相应地区的口头禅MFCC,最后通过奇异值分解得到该系统的输入数据。该系统的网站主要用于训练数据的储存与修改,采用ASP.NET技术并利用C#、JavaScript和T-SQL等编程语言实现。实验结果证明贵州方言辨识系统是高效的,让用户获得极大的方便和客观统一的方言辨识结果。 相似文献